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CN111784064A - 一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统 - Google Patents

一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统 Download PDF

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CN111784064A CN202010654205.7A CN202010654205A CN111784064A CN 111784064 A CN111784064 A CN 111784064A CN 202010654205 A CN202010654205 A CN 202010654205A CN 111784064 A CN111784064 A CN 111784064A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，包括如下步骤：步骤S1：利用计算机构建故障搜索引擎；步骤S2：在故障搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库；步骤S3：在故障搜索引擎中输入故障信息；步骤S4：故障知识库根据输入的故障信息筛选出有效信息；步骤S5：筛选完成后，以获得检修方法知识库中相对应的检修方法。

Description

一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统
技术领域
本发明涉及大数据智能检修领域，更具体地说，它涉及一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统。
背景技术
电厂专家系统是一个能在特定领域内以人类专家水平去解决该领域内困难问题的计算机程序专家系统，能够综合专家广泛的经验及所处理问题的专门知识形成知识点，使得对某专业不很熟悉的人员通过专家系统获得进行推理的能力，获得所需的知识并能够像专家那样解决问题或从事类似于专家的工作。
现代电厂设备和控制系统越来越复杂，对维修人员的要求很高，合格的维修人员的培训周期明显延长，但企业的维修人员的流动性大，一些宝贵的维修经验随着维修人员离职或者退休而得不到保存，造成了知识的极大浪费，因此建立一个专门用于收集电厂设备维修经验储存设备的维修知识，促进电厂设备维修人员的培养训练，为电厂设备的维修工作提供强有力的技术支持的系统就显得十分迫切。
专家系统亦成专家咨询系统，它是一种具有大量专业知识与经验的智能计算机系统，通常，主要指软件系统，现代的专家系统同时结合了大数据在线设备状态分析系统，构成了工业企业的智能专家维修系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法、经验和诀窍组织整理且存储在计算机中，不但能模拟领域专家的思维过程，而且能让计算机宛如人类专家那样智能地解决实际问题。
在设备或系统发生故障前就开始的智能型维护被称为预测性维护，这是设备维修的最高境界。先进的技术和分析模型允许操作人员能够检测复杂的模式并预测计划外的事件，为了实现有效维护，预测性维护技术必须基于大量异构数据和可靠的专家维修系统。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其用于解决现有技术中所存在的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，包括如下步骤：
步骤S1：利用计算机构建故障搜索引擎；
步骤S2：在故障搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库；
步骤S3：在故障搜索引擎中输入故障信息；
步骤S4：故障知识库根据输入的故障信息筛选出有效信息；
步骤S5：筛选完成后，以获得检修方法知识库中相对应的检修方法。
通过上述技术方案，本发明的方法通过构建故障搜索引擎，并在搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库，在故障知识库中汇集了电厂设备易出现的大量的故障事例信息，在检修方法知识库中汇集了大量的电厂设备检修方法，通过故障知识库中的故障事例信息而检索出相对应的检修方法，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对维修人员的培训提供强有力的帮助。
本发明进一步设置为：于步骤S2中，故障知识库中包含机组设备的技术参数以及厂家设计规定。
通过上述技术方案，在故障知识库中通过设置机组设备的技术参数以及厂家设计规定，可以快速准确地检索出设备所易出现的故障问题。
本发明进一步设置为：于步骤S2中，按一定的周期性提取现场测试设备故障数据，对故障数据进行标准化处理，以形成故障知识库。
通过上述技术方案，周期性的提取现场测试设备的故障数据，并对故障数据加以标准化处理，从而形成系统化的故障知识库，使用方便。
本发明进一步设置为：于步骤S2中，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成检修方法知识库。
通过上述技术方案，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成系统化的检修方法知识库，使用方便。
本发明进一步设置为：于步骤S3中，在故障搜索引擎中以关键字的形式进行故障信息检索。
通过上述技术方案，在故障搜索引擎中可以通过关键字的形式进行检索，以优化快捷的检索方式。
本发明进一步设置为：于步骤S4中，筛选出来的有效信息按照相似度的高低进行排序。
通过上述技术方案，将筛选出来的有效故障信息按照相似度的高度进行排序，可以快速准确的检索出设备的故障情况，并对设备的故障情况加以维修。
本发明进一步设置为：于步骤S5中，从检修方法知识库中获得的相对应的检修方法按照相似度的高低进行排序。
通过上述技术方案，对检索出来的相对应的检修方法按照相似度的高低进行排序，可以使检修人员快速准确的挑选出最佳的检修方法。
本发明还提供一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法的智能预测检修系统，包括：故障识别部分、检修规划部分、数据检索模块、排序模块、系统维护模块、多媒体模块、帮助模块以及网络更新模块，其中，
所述故障识别部分包括故障知识库以及第一数据录入模块，所述故障知识库用于存储故障事例，所述第一数据录入模块用于将故障事例的数据信息录入故障知识库；
所述检修规划部分包括检修方法知识库以及第二数据录入模块，所述检修方法知识库用于存储检修方法，所述第二数据录入模块用于将检修方法的数据信息录入检修方法知识库；
所述数据检索模块用于输入故障事例信息而检索出相对应的检修方法；
所述排序模块用于将输入的故障事例信息以及检索出的相对应的检修方法分别按照相似度的高低进行排序；
所述系统维护模块包括设备类型信息维护子模块、单位信息维护子模块、用户信息维护子模块以及系统数据维护子模块，所述设备类型维护子模块用于创建设备类型的逻辑分组，所述单位信息维护子模块用于维护设备事例属性的单位信息，所述用户信息维护子模块用于维护系统使用者账户信息，所述系统数据维护子模块用于对系统数据进行备份和还原；
所述多媒体模块用于通过视频设备将现场的设备维护和系统后台连接；
所述帮助模块用于通过显示设备和系统后台连接；
所述网络更新模块用于在线更新故障知识库以及检修方法知识库，为检修人员提供最新的数据支持。
通过上述技术方案，本发明的系统可以通过收集大量的有关电厂设备检修理论知识和专家的维修经验，以对电厂设备进行维修、预测和修理，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对检修人员的培训提供强有力的技术帮助。
本发明进一步设置为：所述单位信息包括声音参数、电压参数、电流参数、电量参数、液位参数、温度参数、振动度参数、摆度参数以及压力流量参数。
通过上述技术方案，可以针对电厂设备的多个技术参数进行监控，在检修时，检修人员可以根据电厂设备的技术参数进行有效的检索检修。
综上所述，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明的方法通过构建故障搜索引擎，并在搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库，在故障知识库中汇集了电厂设备易出现的大量的故障事例信息，在检修方法知识库中汇集了大量的电厂设备检修方法，通过故障知识库中的故障事例信息而检索出相对应的检修方法，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对维修人员的培训提供强有力的帮助；
(2)周期性的提取现场测试设备的故障数据，并对故障数据加以标准化处理，从而形成系统化的故障知识库，使用方便，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成系统化的检修方法知识库，使用方便；
(3)本发明的系统可以通过收集大量的有关电厂设备检修理论知识和专家的维修经验，以对电厂设备进行维修、预测和修理，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对检修人员的培训提供强有力的技术帮助，并且，还可以针对电厂设备的多个技术参数进行监控，在检修时，检修人员可以根据电厂设备的技术参数进行有效的检索检修。
附图说明
图1为本发明的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法的方法流程图；
图2为本发明的基于大数据的电厂设备智能预测检修系统的系统框图。
附图标记：1、故障识别部分；11、故障知识库；12、第一数据录入模块；2、检修规划部分；21、检修方法知识库；22、第二数据录入模块；3、数据检索模块；4、排序模块；5、系统维护模块；51、设备类型信息维护子模块；52、单位信息维护子模块；53、用户信息维护子模块；54、系统数据维护子模块；6、多媒体模块；7、帮助模块；8、网络更新模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术效果及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当可以理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得所有其他实施例，均属于本发明所保护的范围。
下面结合附图对本发明进行详细描述。
电力大数据是指于配电网设备相关的全息时标量测数据，来自于时间序列数据库系统，针对海量、实时和高频采集数据处理的时间序列数据库系统，具有非常高效的存储速度、查询检索效率以及数据压缩比，可以有效的弥补关系数据库的不足，满足传统工业自动化以及新兴物联网、云计算等领域的海量并发数据实时处理的应用要求。
请参见图1，为本发明的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法的方法流程图，如图所示，本发明提供一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其可以包括如下步骤：
步骤S1：利用计算机构建故障搜索引擎；其中，所述故障搜索引擎可以为条形搜索引擎，以方便检修人员检索。
步骤S2：在故障搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库；
其中，于步骤S2中，故障知识库中包含机组设备的技术参数以及厂家设计规定，借以，在故障知识库中通过设置机组设备的技术参数以及厂家设计规定，可以快速准确地检索出设备所易出现的故障问题；
其中，于步骤S2中，可以按照一定的周期性提取现场测试设备故障数据，对故障数据进行标准化处理，以形成故障知识库，借以，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成系统化的检修方法知识库，使用方便；
其中，于步骤S2中，还可以对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成检修方法知识库，借以，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成系统化的检修方法知识库，使用方便。
其中，在故障知识库中，知识量的多少决定着故障知识库的能力与水平，而知识的正确性、完整性也仍然决定着故障知识库的能力与水平，因此故障知识库应该具有对不正确的、不完整的知识的自动修正能力，知识求精是知识获取过程中必不可少的步骤，一般来讲，初始的知识库常常存在某些问题，如知识之间不一致、有的知识不正确等等，因而需要对知识库进行调试、修改和补充，即进行知识求精。实践证明，初始知识库经过求精后可以显著提高故障知识库的性能和运行效率。
步骤S3：在故障搜索引擎中输入故障信息；其中，于步骤S3中，在故障搜索引擎中可以通过关键字的形式进行故障信息检索，借以，可以优化快捷的检索方式。
步骤S4：故障知识库根据输入的故障信息筛选出有效信息；其中，于步骤S4中，筛选出来的有效信息可以按照相似度的高低进行排序，借以，可以快速准确的检索出设备的故障情况，并对设备的故障情况加以维修，同时，也可以节省检修人员的检修时间。
步骤S5：筛选完成后，以获得检修方法知识库中相对应的检修方法，其中，于步骤S5中，从检修方法知识库中获得的相对应的检修方法也可以按照相似度的高低进行排序，借以，可以使检修人员快速准确的挑选出最佳的检修方法，以针对设备故障进行有效的维修。
通过上述技术方案，本发明的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法通过构建故障搜索引擎，并在搜索引擎中建立故障知识库以及相对应的检修方法知识库，在故障知识库中汇集了电厂设备易出现的大量的故障事例信息，在检修方法知识库中汇集了大量的电厂设备检修方法，通过故障知识库中的故障事例信息而检索出相对应的检修方法，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对维修人员的培训提供强有力的帮助。
请参见图2，为本发明的基于大数据的电厂设备智能预测检修系统的系统框图，如图所示，本发明还提供一种基于大数据的电厂设备智能预测检修系统，其可以包括故障识别部分1、检修规划部分2、数据检索模块3、排序模块4、系统维护模块5、多媒体模块6、帮助模块7以及网络更新模块8。
所述故障识别部分1可以包括故障知识库11以及第一数据录入模块12，所述故障知识库11可以用于存储故障事例，所述第一数据录入模块12可以用于将故障事例的数据信息录入故障知识库11。
其中，所述故障知识库11中的故障事例数据信息来自系统在初始状态时由检修人员输入的故障事例数据信息，系统在工作中由检修人员增加故障事例数据信息，系统在工作中由检修人员删除故障事例数据信息，系统在工作中由检修人员增加新原因，以及系统在运行过程中根据发生的故障事例对所述故障知识库11中的故障事例数据信息进行故障事例的学习和修正。
所述检修规划部分2可以包括检修方法知识库21以及第二数据录入模块22，所述检修方法知识库21可以用于存储检修方法，所述第二数据录入模块22可以用于将检修方法的数据信息录入检修方法知识库21。
所述数据检索模块3可以用于输入故障事例信息而检索出相对应的检修方法。
所述排序模块4可以用于将输入的故障事例信息以及检索出的相对应的检修方法分别按照相似度的高低进行排序。
所述系统维护模块5可以包括设备类型信息维护子模块51、单位信息维护子模块52、用户信息维护子模块53以及系统数据维护子模块54，所述设备类型维护子模块51可以用于创建设备类型的逻辑分组，所述单位信息维护子模块52可以用于维护设备事例属性的单位信息，所述用户信息维护子模块53可以用于维护系统使用者账户信息，所述系统数据维护子模块54可以用于对系统数据进行备份和还原。
其中，所述单位信息可以包括声音参数、电压参数、电流参数、电量参数、液位参数、温度参数、振动度参数、摆度参数以及压力流量参数，借此，可以针对电厂设备的多个技术参数进行监控，在检修时，检修人员可以根据电厂设备的技术参数进行有效的检索检修。
所述多媒体模块6可以用于通过视频设备将现场的设备维护和系统后台连接。
所述帮助模块7可以用于通过显示设备和系统后台连接。
所述网络更新模块8可以用于在线更新故障知识库11以及检修方法知识库21，为检修人员提供最新的数据支持。
综上，本发明的系统可以通过收集大量的有关电厂设备检修理论知识和专家的维修经验，以对电厂设备进行维修、预测和修理，可以迅速而又准确地针对设备故障现象做出应答，在平时还可以对检修人员的培训提供强有力的技术帮助。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：利用计算机构建故障搜索引擎；
步骤S2：在故障搜索引擎中建立故障知识库（11）以及相对应的检修方法知识库（21）；
步骤S3：在故障搜索引擎中输入故障信息；
步骤S4：故障知识库（11）根据输入的故障信息筛选出有效信息；
步骤S5：筛选完成后，以获得检修方法知识库（21）中相对应的检修方法。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S2中，故障知识库（11）中包含机组设备的技术参数以及厂家设计规定。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S2中，按一定的周期性提取现场测试设备故障数据，对故障数据进行标准化处理，以形成故障知识库（11）。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S2中，对故障的现场测试设备进行周期性的检修，并将检修方法加以综合形成检修方法知识库（21）。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S3中，在故障搜索引擎中以关键字的形式进行故障信息检索。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S4中，筛选出来的有效信息按照相似度的高低进行排序。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法，其特征在于，于步骤S5中，从检修方法知识库（21）中获得的相对应的检修方法按照相似度的高低进行排序。
8.一种利用根据权利要求1-7中任一项所述的基于大数据的电厂设备智能预测检修方法的智能预测检修系统，其特征在于，包括：故障识别部分（1）、检修规划部分（2）、数据检索模块（3）、排序模块（4）、系统维护模块（5）、多媒体模块（6）、帮助模块（7）以及网络更新模块（8），其中，
所述故障识别部分（1）包括故障知识库（11）以及第一数据录入模块（12），所述故障知识库（11）用于存储故障事例，所述第一数据录入模块（12）用于将故障事例的数据信息录入故障知识库（11）；
所述检修规划部分（2）包括检修方法知识库（21）以及第二数据录入模块（22），所述检修方法知识库（21）用于存储检修方法，所述第二数据录入模块（22）用于将检修方法的数据信息录入检修方法知识库（21）；
所述数据检索模块（3）用于输入故障事例信息而检索出相对应的检修方法；
所述排序模块（4）用于将输入的故障事例信息以及检索出的相对应的检修方法分别按照相似度的高低进行排序；
所述系统维护模块（5）包括设备类型信息维护子模块（51）、单位信息维护子模块（52）、用户信息维护子模块（53）以及系统数据维护子模块（54），所述设备类型维护子模块（51）用于创建设备类型的逻辑分组，所述单位信息维护子模块（52）用于维护设备事例属性的单位信息，所述用户信息维护子模块（53）用于维护系统使用者账户信息，所述系统数据维护子模块（54）用于对系统数据进行备份和还原；
所述多媒体模块（6）用于通过视频设备将现场的设备维护和系统后台连接；
所述帮助模块（7）用于通过显示设备和系统后台连接；
所述网络更新模块（8）用于在线更新故障知识库（11）以及检修方法知识库（21），为检修人员提供最新的数据支持。
9.根据权利要求8所述的智能预测检修系统，其特征在于，所述单位信息包括声音参数、电压参数、电流参数、电量参数、液位参数、温度参数、振动度参数、摆度参数以及压力流量参数。
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